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摘要
多机器人协作可高效完成多样任务，但移动多机器人协调仍具挑战，集中式方法扩展性差，去中心化方法常需对齐或信息共享。
计算机科学 > 机器人学
[提交于 2026 年 6 月 10 日]
标题：CHORUS：使用一个 VLA 策略实现去中心化多具身协作
View PDF HTML (experimental)摘要：多机器人协作使机器人能够高效承担广泛任务，从把沙发搬过门口到在建筑工地组装结构。然而，在移动多机器人场景中实现这种协调仍然具有挑战性：基于团队联合观测的集中式方法随团队规模扩大而扩展性较差，而为每个机器人训练一个策略的去中心化方法，往往需要显式对齐流程或在推理时共享信息，以克服部分可观测性。我们的核心洞见是，预训练视觉-语言-动作（VLA）模型的视觉运动先验应能让每个机器人仅凭本地观测实现反应式、去中心化协作，而无需这些推理时假设。我们提出 CHORUS，这是一个将单一 VLA 骨干适配为控制多样化多机器人团队的框架。在推理时
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Subjects:
机器人学（cs.RO）; Artificial Intelligence (cs.AI)
Cite as:
arXiv:2606.12352 [cs.RO]
(or
arXiv:2606.12352v1 [cs.RO] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12352
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